氯盐环境下混凝土耐久性研究进展

氯盐环境下混凝土结构的耐久性是沿海地区混凝土结构的一项关键指标,直接影响其正常使用寿命。从环境、材料、构件及结构4个层次系统论述了氯盐环境下混凝土耐久性的研究成果。分析认为当前的研究成果仍无法直接应用到实际工程中,还需继续研究。氯离子侵蚀环境和试件本身的受力状态应作为今后研究重点考虑的因素。     

持压荷载与干湿循环作用下再生混凝土氯盐侵蚀行为

采用干湿比为3∶1和质量分数为5wt%的NaCl溶液,开展了持压荷载与干湿循环共同作用下不同再生粗骨料取代率(r=0%、30%、50%、100%)混凝土的氯离子传输试验,分析了持压应力水平(λ_c=0.1、0.3、0.5)对氯盐侵蚀性能的影响。基于非饱和混凝土的氯离子对流-扩散模型,提出了考虑应力水平和再生骨料取代率影响的水分和氯离子扩散系数模型,并验证了该模型的有效性。结果表明：相同再生粗骨料取代率的混凝土内自由氯离子含量、氯离子扩散系数和表面氯离子浓度均随应力水平的增加呈先减小后增大的趋势,同一应力水平下与再生粗骨料取代率呈正相关,再生粗骨料取代率为100%的试件承受0.1f_c、0.3f_c、0.5f_c(f_c为再生混凝土(RAC)立方体抗压强度值)应力作用的氯离子扩散系数分别是无应力状态的0.97、0.88和1.48倍;所建立的持压荷载与干湿循环作用下RAC氯离子传输模型,为再生混凝土耐久性分析提供理论依据。     

弯曲荷载与氯盐侵蚀共同作用下的预应力混凝土梁耐久性能研究

当前在进行海工混凝土结构受氯盐侵蚀的耐久性研究时往往忽略了混凝土力学损伤的影响,这可能会导致高估结构的耐久性能。该文提出了在数值分析中引入损伤因子实现综合考虑结构损伤影响及氯盐侵蚀共同作用的分析方法,通过干湿循环的氯盐侵蚀试验与数值模拟分析,研究遭受氯盐腐蚀且受到长期荷载作用的预应力混凝土梁的耐久性能。结果表明,数值分析结果和试验结果吻合良好。参数分析结果表明：0.2mm宏观裂缝的出现对氯离子浓度有着较为显著的影响,未出现宏观裂缝时,拉应力对氯离子输运的影响较为有限;荷载比的大小影响结构的损伤范围和程度,进而影响氯离子在混凝土内的传输;梁构件施加预应力后,在15%和30%两种低荷载比状态下延缓其力学损伤（裂缝）的开展,减小荷载作用对氯离子扩散系数的增大效应,有效提高构件的抗氯盐侵蚀性能,当荷载比增加到45%以上,普通钢筋混凝土梁相对于预应力梁的氯离子浓度增比降至10%以内,这表明较高应力比下预应力对梁抗氯盐侵蚀能力的影响减弱。     

融雪剂对混凝土侵蚀机制与性能提升研究进展

综述氯盐类融雪剂对混凝土的侵蚀破坏机制和混凝土抗氯离子侵蚀性能的提升方法。氯盐类融雪剂对混凝土的侵蚀破坏机制可以分为化学侵蚀与物理破坏,化学侵蚀主要包括碱(土)金属离子侵蚀和氯离子侵蚀,物理破坏主要包括结晶破坏和剥蚀破坏。氯盐类融雪剂对混凝土及生态环境均具有一定的危害性,但由于性价比极高,因此未来仍是除冰的主流选择。目前延缓混凝土受氯离子侵蚀的手段主要有提高致密性、超疏水改性以及优化胶凝材料,综合使用可达到最优的防护效果。解决氯离子侵蚀问题的关键是控制混凝土的低水灰比来抑制水分在混凝土中的传输,以提升混凝土的服役寿命。     

氯盐侵蚀下铜矿渣混凝土高温后内部钢筋锈蚀规律

为探究高温及铜矿渣细骨料对混凝土中钢筋锈蚀模式的影响规律,对不同铜矿渣置换率的混凝土试件进行高温试验,然后采用干湿循环浸泡法对试件进行人工加速氯离子侵蚀试验,并利用电化学方法测量自然电位值以监测混凝土内部钢筋的锈蚀情况,最后测量混凝土内部氯离子含量及钢筋锈蚀率。结果表明：自然电位法可以较好地反映试件内部钢筋的实际锈蚀情况;高温破坏了混凝土抗氯离子侵蚀性能,从而导致混凝土试件中的钢筋锈蚀程度随经历温度的升高而增大;此外,高温下铜矿渣自身较大的膨胀变形及冷却后与水泥净浆间不协调收缩的综合作用进一步破坏了混凝土微结构,使钢筋锈蚀率随着铜矿渣置换率的提高而增大;最后建立了氯盐侵蚀下铜矿渣混凝土高温后内部钢筋锈蚀深度拟合公式。     

基于相似性的海洋潮汐区环境混凝土抗氯盐侵蚀性能研究进展

随着我国"海洋强国"战略的实施,海洋工程结构基础设施建设规模空前,滨海环境下混凝土材料耐久性问题也逐渐引起人们的重视.氯离子侵蚀是导致海洋环境下钢筋混凝土结构耐久性能劣化的主要因素,因此,针对滨海环境下钢筋混凝土中氯离子侵蚀规律的试验研究引起了广泛关注.实海暴露试验存在受区域影响较大、推广性差、试验周期长和影响因素复杂等缺点,不能为寿命预测模型建立提供充足的数据基础,而室内模拟加速试验可有效弥补实海暴露试验的不足.以实海暴露试验为依据,通过研究二者之间的相似性,构建实际海洋工程结构的寿命预测模型,进而将室内模拟试验结果应用到现场实际情况中,可准确地实现海洋环境下基础设施建筑结构服役寿命的预测.目前,学者们已对海洋潮汐区环境混凝土抗氯盐侵蚀性能的实海暴露试验与室内模拟加速试验开展了大量的研究,并取得了丰富的成果.一方面,建立了相应的相似性模型,进而从理论方面分析实海暴露环境和人工模拟环境下混凝土中氯离子的侵蚀规律,为寿命预测模型的建立奠定理论基础;另一方面,试验设备得到不断的研发升级,为获取更加准确可靠的试验数据提供了一定技术支持.针对海洋潮汐区环境条件,对流区深度、表面氯离子浓度、扩散系数和氯离子浓度峰值等参数是建立寿命预测模型的关键要素,本文主要考虑这几方面的影响,分析总结了实海暴露环境下氯离子侵蚀规律,从实海暴露试验与室内模拟试验的角度出发,总结了海洋潮汐区环境混凝土抗氯盐侵蚀性能的研究进展,基于相似性理论分析探讨了氯盐侵蚀规律的相似性,并进行了讨论和展望.     

卵形弹侵彻混凝土靶的耦合侵蚀模型

弹体在高速侵彻混凝土介质过程中会出现明显的侵蚀现象,导致弹体发生质量损失和弹头钝化。据已有的实验观察,弹体表面熔化和骨料切削是侵蚀发生的主要机制。该文基于动态空腔膨胀理论并结合弹体表面熔化和骨料切削这两种机制,提出一种耦合两种机制的耦合质量侵蚀模型。该模型通过二维热传导和改进的Rabinowizc磨损理论分别获取弹体表面熔化和骨料对弹体切削而造成的弹体质量损失,通过Johnson-Cook本构将温度和切削两种机制联系起来,进而建立了结合熔化机制和切削机制的耦合质量侵蚀模型。将耦合模型预测的弹体侵彻深度和质量损失率等参数并与实验结果进行对比,对比结果表明模型的理论预测与实验数据有较好的吻合度,验证了该文耦合模型结合熔化和切削机制的合理性。最后,讨论了侵彻过程中弹体的相关运动参数演变过程,为弹体侵彻中侵蚀现象问题的研究提供一定参考。     

混凝土盐侵蚀机理分析与应对措施

论述了融雪剂对环境的危害及混凝土受冰盐剥蚀破坏的特征,提出了一些应对措施。     

基于模糊神经网络的电池剩余电量计算模型

为了有效地对电池剩余容量进行预测,在分析了与电池剩余电量相关因数的基础上,提出了基于模糊神经网络的电池剩余电量预测模型,充分利用了模型可逼近任何多输入输出参数函数的性能.系统通过样本训练达到了较好的仿真结果.从现场实验的数据分析,该模型能较准确地预测电池剩余电量,为电池管理系统提供了一种新的预测方法.     

模糊神经网络在钛合金研究领域中的应用

模糊神经网络具有较强的非线性问题处理能力,可直接处理"不确定性"结构化知识,已成为材料科学研究领域中重要的使用技术。综述了模糊神经网络在钛合金材料化学成分设计与优化、材料成分与性能关系、微观组织定量研究等领域的应用情况,指出将该方法应用于钛合金材料研究领域,不仅可精确地描述材料成分-工艺-组织-性能之间高度复杂非线性关系,而且能够应用到材料加工的智能控制以及性能预测等领域。     

故障诊断的模糊神经网络模型

论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价，从而建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型。基于模糊诊断原理，阐述了模糊神经网络模型是由若干独立单元组成的可扩充的组合式结构，进而提出一种修改或扩充子网络或子结点及其权重连线的可塑性学习方法。基于此模型建立了旋转机械故障诊断专家系统，以现场实际例子对模型的应用进行了说明。     

A Fuzzy Neural Network for Fault Pattern Recognition

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一种改进模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

构造了一种改进模糊神经网络模型，该网络由四层神经元构成，第二层为模糊化支，文中给出了该层的通用隶属函数表达式。计及否定规则的影响，提出了扩展通用隶属函数的概念，并结合汽轮发电机组振动故障的不同特征征兆，给出了其具体表达式。在该网络的第二层与第四层间建立了部分直接连接关系，根据不同征兆对故障诊断结果的重要度不同，赋予了部分连接的优先权值，阐述了建立部分连接的依据和优先权值的确定方法，给出了网络的具体学习算法，并从单故障和多故障识别两个角度，比较了该模型与某改进BP网络的诊断结果，证明了该模型具有较强的故障识别能力。     

基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制在VAV空调系统中的应用

针对空调温度控制的大惯性、大滞后、非线性等特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明系统设计的有效性。     

基于小波分析和模糊神经网络的齿轮故障诊断研究

建立齿轮故障信号采集模拟试验台,结合小波分析特征提取方法和模糊神经网络对齿轮故障进行了诊断,通过实验仿真,取得了很好的诊断结果。相比于传统的BP神经网络诊断方法,无论在诊断速度还是诊断精度上,模糊神经网络更具有优势。     

Application of Hybrid Learning Neural Fuzzy Systems in Reliability Prediction

This study presents a hybrid learning neural fuzzy system for accurately predicting system reliability. Neural fuzzy system learning with and without supervision has been successfully applied in control systems and pattern recognition problems. This investigation modifies the hybrid learning fuzzy systems to accept time series data and therefore examines the feasibility of reliability prediction. Two neural network systems are developed for solving different reliability prediction problems. Additionally, a scaled conjugate gradient learning method is applied to accelerate the training in the supervised learning phase. Several existing approaches, including feed‐forward multilayer perceptron (MLP) networks, radial basis function (RBF) neural networks and Box–Jenkins autoregressive integrated moving average (ARIMA) models, are used to compare the performance of the reliability prediction. The numerical results demonstrate that the neural fuzzy systems have higher prediction accuracy than the other methods. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于模糊神经网络的电子产品包装防护综合评价方法

从可靠性、方便性、经济性、环保性等4个方面建立了电子产品包装防护综合评价指标体系,并采用模糊神经网络的方法对电子产品包装防护进行综合评价.实例分析表明,这种方法适用于电子产品包装防护综合评价.     

p-范数模糊推理神经网络及其在滚动轴承诊断中的应用

针对滚动轴承故障分析的特点 ,构造了基于 p-范数模糊推理神经网络 ,指出它可以对 Sugeno- Takagi模型进行逼近 ,因而更便于学习 ,并克服了单纯前向神经网络训练中容易陷入局部极小及收敛速度较慢的缺点。该神经网络应用于滚动轴承的四类故障诊断 ,与实验结果符合很好 ,取得了良好的故障诊断效果